[논문]맥파를 이용한 감성평가 및 Biofeedback 기술의 개발

이현민; 김동준; 우승진; 양희경; 김경섭; 이정환

맥파를 이용한 감성평가 및 Biofeedback 기술의 개발
Development of Human Sensibility Evaluation and Biofeedback Technology using PPGs 원문보기

이현민 (청주대학교 전자정보공학부) , 김동준 (청주대학교 전자정보공학부) , 우승진 (청주대학교 전자정보공학부) , 양희경 (청주대학교 전자정보공학부) , 김경섭 (건국대학교 의학공학부) , 이정환 (건국대학교 의학공학부)

This study describes a method of a human sensibility evaluation using photoplethysmogram(PPG) signal and a biofeedback algorithm to enhance the sensibility For this objective, the heart rate variability(HRV) is extracted from the PPG signal and using the HRV and its FFT the human sensibility is evaluated. The biofeedback algorithm is designed with motion image player interacting with the results of sensibility evaluation. The sensibility evaluation test showed feasibility of the designed method.

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문제 정의

본 연구에서는 맥파를 이용하여 HRV를 추출, 주파수 분석하여 HF/LF의 비율에 따라 감성상태를 평가하고, 피검자의 감성 상태에 따라 Biofeedback 을 실행하는 기술을 개발하고자 하였다. 실험을 통하여 얻어진 결과는 다음과 같다.
본 연구에서는 우울종이나 정신적/정서적 장애의 가능성이 있는 노인 또는 일반인들이 집이나 직장에서 편안하고 간편하게 자신의 감성 상태를 확인하고, Biofeedback을 통한 감성조절 훈련의 목적으로 HRV를 이용한 Biofeedback 용 프로그램을 개발하였으며, 이를 토대로 감성평가 및 Biofeedback 기술을 개발하고자 하였다. 피검자로부터 얻는 생체신호는 심전도(Electrocardiogram; ECG) 신호보다 비교적 쉽게 수집할 수 있는 자율신경계의 대표적 생리신호인 맥파(Photoplethysmogram; PPG)를 사용하고, 수집된 맥파 신호의 심박률을 구하여 HRV를 추출하였다.
이는 긍정적 상태에서 HF/LF의 비율의 증가로 부교감 신경계의 활동이 우세하였음을 나타내며, 부정적 상태에서의 HF/LF 비율의 감소로 교감신경계의 활동이 우세하여 나타난 것으로 추측할 수 있다. 이는 기존의 심전도를 이용한 연구자들의 연구 결과와 일치하는 결과로서, 맥파를 이용하여도 유사한 결과를 얻을 수 있다는 가능성을 제시한 것이다.

제안 방법

HRV의 신호를 추출하기 위해서 사용된 피크값 검출 알고리즘은 피크의 높이와 구간 등의 파라미터를 이용하며, 피크 검출은 수집되는 맥파 신호들로부터 각각의 포인트에서 기울기 부호를 검색한 다음, 현재 포인트를 기준으로 뒤로 2 포인트에서의 기울기가 +, 앞으로 2포인트에서의 기울기가 - 인 지점을 찾는다, 그리고 그 피크가 순수 맥파의 피크인지 아닌지를 판별하기 위해 실험적으로 정한 문턱값과 비교한다. 만약 그 지점에서의 피크 값이 문턱값보다 작다면 오차로 간주하고, 전후 피크값의 평균을 구하여 대입한다.
피검자로부터 얻는 생체신호는 심전도(Electrocardiogram; ECG) 신호보다 비교적 쉽게 수집할 수 있는 자율신경계의 대표적 생리신호인 맥파(Photoplethysmogram; PPG)를 사용하고, 수집된 맥파 신호의 심박률을 구하여 HRV를 추출하였다. 또한 HRV의 주파수 영역을 HFCHigh frequency)/LF(Low frequency) 비율로 분석함으로써 피검자의 상태를 판별한 후 Biofeedback을 실행하였고, 호흡의 조절과 Multimedia therapy를 통한 시각과 청각 효과로 피검자& 안정한 생리적 활동 상태를 유발하도록 하였다.
실험에 사용된 동영상은 미리 설문조사를 실시하여 피검자에 따라 자체적으로 제작한 동영상 클립이며, 실험이 끝난 후에 동영상 클립의 적합성 및 효과성을 검증하기 위해 주관적 설문조사를 실시하여 정서평가척도를 분석하였다.
주파수 대역에서 power값을 나타내기 위해 FFT를 수행하였으며, Power Spectrum Density를 이용하여 주파수 대역별로 에너지의 크기를 볼 수 있다. 에너지 대역별 크기의 변화율은 곧 자율신경계의 길항 작용을 나타내준다.
측정된 맥파 데이터는 피크값을 검출해서 R-R 간격을 계산하고 HRV로재구성 하였다. 맥파 데이터에서 n번째 피크값의 위치를 4이라 하고, R-R 간격을 Rn이라 하면, HR*은 다음의 수식 (1)과 같이 표현된다.
기술을 개발하고자 하였다. 피검자로부터 얻는 생체신호는 심전도(Electrocardiogram; ECG) 신호보다 비교적 쉽게 수집할 수 있는 자율신경계의 대표적 생리신호인 맥파(Photoplethysmogram; PPG)를 사용하고, 수집된 맥파 신호의 심박률을 구하여 HRV를 추출하였다. 또한 HRV의 주파수 영역을 HFCHigh frequency)/LF(Low frequency) 비율로 분석함으로써 피검자의 상태를 판별한 후 Biofeedback을 실행하였고, 호흡의 조절과 Multimedia therapy를 통한 시각과 청각 효과로 피검자& 안정한 생리적 활동 상태를 유발하도록 하였다.
실험이 시작되면, 먼저 피검자로부터 5-10분 정도의 휴식 상태의 맥파를 수집하고, 이어서 부정적 상태유발 동영상 클립을 10-15분 정도 보여주어 피검자의 부정적 상태를 유도하였다. 피검자의 상태가 부정적 상태를 계속해서 유지하게 되면, 프로그램이 자동으로 Biofeedback을 실행하여 그림 4와 같이 피검자의 선호 동영상 클립을 보여주며, 동시에 호홉요법을 실시하도록 하였다.

대상 데이터

맥파 데이터 수집 시스템은 맥파 측정 모듈, PC로 구성되어 있으며, 맥파측정 모듈은 KTMED사의 맥파 측정 센서와 KBC-S02 모듈을 사용하였고, 수집용 소프트웨어의 실제 구현은 Visual C++ 6.0을 사용하였다. 맥파 측정 모듈과 수집용 소프트웨어를 그림 3에 나타내었다.

데이터처리

또한, 각 상태에 대한 주관적 설문 결과와 HRV 스펙트럼을 분석하여 변수인 HF/LF 값의 비율을 구하였으며, 그 비율을 21래프로 나타내어 그림 6 에 보였다.

성능/효과

피검자의 긍정적 상태와 부정적 상태를 비교하였을 때, 긍정적 상태에서 HRV 스펙트럼의 HF 성분이 증가함에 따라서 HF/LF 비율도 증가하는 결과가 나타났으며, 이런 결과는 거의 모든 피검자들에게 공통적으로 나타났다. 이는 긍정적 상태에서 HF/LF의 비율의 증가로 부교감 신경계의 활동이 우세하였음을 나타내며, 부정적 상태에서의 HF/LF 비율의 감소로 교감신경계의 활동이 우세하여 나타난 것으로 추측할 수 있다.

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